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International audience ; Cet article présente une approche systémique du fonctionnement de territoires bocagers porteurs d'enjeux environnementaux. Après l'étude des dynamiques spatiotemporelles passées et actuelles des paysages, l'identification et la hiérarchisation des facteurs explicatifs des changements observés, cette approche met en évidence les échelles auxquelles ils se produisent et les différents acteurs qui interviennent dans l'évolution de ces paysages. Cette approche illustre la complexité des changements d'usage des sols dans des paysages très fragmentés en région agricole intensive. Elle constitue un préalable à la simulation de changements futurs et à l'élaboration de politiques de gestion durable.

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Monitoring vegetation cover during winter is a major environmental and scientific issue in agricultural areas. From an environmental viewpoint, the presence and type of vegetation cover in winter influences the transport of pollutants to water resources. From a methodological viewpoint, characterizing spatio-temporal dynamics of land cover and land use at the field scale is challenging due to the diversity of farming strategies and practices in winter. The objective of this study was to evaluate the respective advantages of Sentinel optical and SAR time-series to identify land use in winter. To this end, Sentinel-1 and -2 time-series were classified using Support Vector Machine and Random Forest algorithms in a 130 km² agricultural area. From the classification, the Sentinel-2 time-series identified winter land use more accurately (overall accuracy (OA) = 75%, Kappa index = 0.70) than that of Sentinel-1 (OA = 70%, Kappa = 0.66) but a combination of the Sentinel-1 and -2 time-series was the most accurate (OA = 81%, Kappa = 0.77). Our study outlines the effectiveness of Sentinel-1 and -2 for identify land use in winter, which can help to change agricultural practices.